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World File Search SystemTCSPC
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Invertau配备了两个检测器端口和两个激发端口，允许用户进行各种FLIM方法，包括两光激发。Horiba的剪切时间相关的单光子计数（TCSPC）FIPHO时正时电子设备能够解决寿命范围从<15 picseconds到秒。invertau能够将寿命从〜50ps到10的NS，扫描（如果单点），同时无缝地使用我们的Deltadiode激光菜单。invertau也与第三方激光器兼容。
单分子的多重寿命成像，带有门控单光子摄像头
荧光寿命成像显微镜（FLIM）是区分荧光分子或探测其纳米级环境的强大工具。传统上，FLIM使用时间相关的单光子计数（TCSPC），由于其对点检测器的依赖，因此精确但本质上的低通量。尽管时间门控摄像机已经证明了具有致密标记的明亮样品中高通量FLIM的潜力，但尚未广泛探索它们在单分子显微镜中的使用。在这里，我们报告了使用商业时间门控的单光子摄像头快速准确的单分子flim。我们优化的采集方案以仅比TCSPC少三倍的精度实现单分子寿命测量，同时允许同时进行超过3000个分子的多种多样。使用这种方法，我们证明了在受支持的脂质双层上的大量标记的孔形成蛋白以及在5-25 Hz处的多重时间单分子恢复能量传递测量值的平行寿命测量。此方法具有前进的多目标单分子定位显微镜和生物聚合物测序的有力希望。
博士MALATESH S. PUJAR 理学硕士、博士
所用仪器/技术技能 • 紫外可见分光光度计和荧光分光光度计用于光谱测量。型号：V-670 Jasco 和 HORIBA Fluromax 荧光光谱仪 • TCSPC 用于荧光寿命测量。型号：ISS 90021。 • FT-IR 光谱仪用于研究元素间的键合。型号：Nicolet-6700。 • PCPDF-WIN 软件用于 PXRD 数据分析。 • 熟悉用于形态学研究的 FESEM-EDX 仪器。型号：JSM-IT500 LA。 • INKSCAPE 和 imagej 软件用于标记和测量从 TEM 获得的纳米颗粒的尺寸。 • 熟悉用于研究热性能的 TGA 和 DSC 仪器。 • 型号：TGA SDST Q600 和 DSC Q20 V24.10。 审稿人期刊
氨基酸定向形成准零维钙钛矿
使用时间相关单光子计数 (TCSPC) 装置获取时间分辨的 PL 衰减。PL 衰减曲线使用指数方程拟合：I (t)= A exp(-t/τ)，其中 A 是指数项的振幅，τ 是 PL 寿命。I 代表归一化 PL 强度，t 是时间。PLQY 定义为辐射复合速率常数 (Kr) 与辐射和非辐射复合速率常数 (Knr) 之和的比率，由公式给出
电荷载体移动性和半导体的本地化...
图1：（a）Cu 2 Agbii 6的晶体结构，边缘共享八面体层以紫色突出显示。Ag +，Bi 3+和Cu +位点的部分占有率通过每个离子位点的圆的分数填充显示。（b）温度依赖性的光致发光和紫外可见的吸收测量值在4 - 295 K之间进行4-295 K之间的薄膜。PL峰值蓝移，温度升高。1.59 - 1.71 eV之间的阴影区域表示进行了TCSPC测量的高能量区域（如（c）所示），并从中测量了峰值计数（如图S3（c）所示）。使用Elliott的理论（黑色虚线），插图显示了在295 K处的光谱，阴影区域为60，表明了激子（蓝色）和连续性贡献，而没有（棕色），以及（绿色）库仑（绿色）库仑。请参阅更多温度和提取的参数γ的支持信息。（c）使用TCSPC在200 NJCM-2的功能下测量的时间分解PL衰变。在高温下，衰减是非常异构的（非指数），并且在低温下寿命更长。灰色实线在4和295 k处拟合到拉伸指数上。有关所有瞬态和提取参数的拟合信息，请参见支持信息。（d）使用Elliott拟合在每个温度提取的带隙能E G的值。（e）使用Elliott拟合在每个温度提取的激子结合能E B的值。
TimeHarp 260
尽管长期以来，基于强度的荧光光谱研究已经很普遍，但通过脉冲激发从分子中传达了其他时间信息，并且时间分辨的检测是一种相对较新且功能更强大的技术。时间分析可以揭示仅光谱数据就无法获得的有关发射极的信息。这就是为什么通过时间相关的单光子计数（TCSPC）对荧光进行时间分解（通常是激光引起的）的原因。适当的荧光染料的荧光衰减时间的差异提供了强大的歧视特征，以区分感兴趣的分子与背景或其他物种。这使得该技术非常有趣，甚至可以降低到单分子水平。
时间相关 LiDAR 直方图的特征提取及基于神经网络的分析
摘要：时间相关单光子计数 (TCSPC) 用于获取单光子雪崩二极管产生的飞行时间 (TOF) 信息。由于每个直方图的测量值受限且存在高背景光，因此很难在统计直方图中获得 TOF 信息。为了提高这些条件下的稳健性，将机器学习的概念应用于统计直方图。使用我们介绍的多峰提取方法，然后进行基于神经网络的多峰分析，可以将分析和资源集中在直方图中的少量关键信息上。评估多个可能的 TOF 位置并分配相关的软决策。与使用传统数字处理的情况相比，所提出的方法在恶劣条件下分配 TOF 的粗略位置 (± 5 %) 时具有更高的稳健性。因此，它可以用于提高系统的稳健性，尤其是在高背景光的情况下。